java中怎么实现图片滑动验证

java中怎么实现图片滑动验证，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。

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一、后端图片裁剪与生成

首先是一个图片处理工具VerifyImageUtil.class，它主要的作用是生成两张图片：一张被扣除了一部分的原始图片；一张抠出来图片。两两结合，可以组成一张完整的图片。原始图片(target目录)提供了20张，规格都是590*360的；抠图需要的模板图(template目录)有4张，规格都是93*360的(图片等各种资源会在文末给出)。将图片资源导入到我们项目的静态资源路径下(你也可以通过其他方式存储它们)，我这边是Spring Boot的项目，所以就放在resource下的static目录下了：

下面是VerifyImageUtil.class

package com.mine.risk.util; import org.apache.commons.lang.StringUtils; import javax.imageio.ImageIO;import javax.imageio.ImageReadParam;import javax.imageio.ImageReader;import javax.imageio.stream.ImageInputStream;import java.awt.*;import java.awt.image.BufferedImage;import java.io.ByteArrayOutputStream;import java.io.File;import java.io.FileInputStream;import java.io.InputStream;import java.text.NumberFormat;import java.util.HashMap;import java.util.Iterator;import java.util.Map;import java.util.Random; /** * 滑块验证工具类 * @author : spirit * @date : Created in 10:57 2019/9/05 */public class VerifyImageUtil { /** 源文件宽度 */ private static final int ORI_WIDTH = 590; /** 源文件高度 */ private static final int ORI_HEIGHT = 360; /** 抠图坐标x */ private static int X; /** 抠图坐标y */ private static int Y; /** 模板图宽度 */ private static int WIDTH; /** 模板图高度 */ private static int HEIGHT; public static int getX() { return X; } public static int getY() { return Y; } /** * 根据模板切图 * @param templateFile 模板文件 * @param targetFile 目标文件 * @param templateType 模板文件类型 * @param targetType 目标文件类型 * @return 切图map集合 * @throws Exception 异常 */ public static Map pictureTemplatesCut(File templateFile, File targetFile, String templateType, String targetType) throws Exception { Map pictureMap = new HashMap<>(2); if (StringUtils.isEmpty(templateType) || StringUtils.isEmpty(targetType)) { throw new RuntimeException("file type is empty"); } InputStream targetIs = new FileInputStream(targetFile); // 模板图 BufferedImage imageTemplate = ImageIO.read(templateFile); WIDTH = imageTemplate.getWidth(); HEIGHT = imageTemplate.getHeight(); // 随机生成抠图坐标 generateCutoutCoordinates(); // 最终图像 BufferedImage newImage = new BufferedImage(WIDTH, HEIGHT, imageTemplate.getType()); Graphics2D graphics = newImage.createGraphics(); graphics.setBackground(Color.white); int bold = 5; // 获取感兴趣的目标区域 BufferedImage targetImageNoDeal = getTargetArea(X, Y, WIDTH, HEIGHT, targetIs, targetType); // 根据模板图片抠图 newImage = dealCutPictureByTemplate(targetImageNoDeal, imageTemplate, newImage); // 设置“抗锯齿”的属性 graphics.setRenderingHint(RenderingHints.KEY_ANTIALIASING, RenderingHints.VALUE_ANTIALIAS_ON); graphics.setStroke(new BasicStroke(bold, BasicStroke.CAP_BUTT, BasicStroke.JOIN_BEVEL)); graphics.drawImage(newImage, 0, 0, null); graphics.dispose(); //新建流。 ByteArrayOutputStream os = new ByteArrayOutputStream(); //利用ImageIO类提供的write方法，将bi以png图片的数据模式写入流。 ImageIO.write(newImage, "png", os); byte[] newImages = os.toByteArray(); pictureMap.put("newImage", newImages); // 源图生成遮罩 BufferedImage oriImage = ImageIO.read(targetFile); byte[] oriCopyImages = dealOriPictureByTemplate(oriImage, imageTemplate, X, Y); pictureMap.put("oriCopyImage", oriCopyImages); System.out.println("X="+X+";y="+Y); return pictureMap; } /** * 抠图后原图生成 * @param oriImage 原始图片 * @param templateImage 模板图片 * @param x 坐标X * @param y 坐标Y * @return 添加遮罩层后的原始图片 * @throws Exception 异常 */ private static byte[] dealOriPictureByTemplate(BufferedImage oriImage, BufferedImage templateImage, int x, int y) throws Exception { // 源文件备份图像矩阵支持alpha通道的rgb图像 BufferedImage oriCopyImage = new BufferedImage(oriImage.getWidth(), oriImage.getHeight(), BufferedImage.TYPE_4BYTE_ABGR); // 源文件图像矩阵 int[][] oriImageData = getData(oriImage); // 模板图像矩阵 int[][] templateImageData = getData(templateImage); //copy 源图做不透明处理 for (int i = 0; i < oriImageData.length; i++) { for (int j = 0; j < oriImageData[0].length; j++) { int rgb = oriImage.getRGB(i, j); int r = (0xff & rgb); int g = (0xff & (rgb >> 8)); int b = (0xff & (rgb >> 16)); //无透明处理 rgb = r + (g << 8) + (b << 16) + (255 << 24); oriCopyImage.setRGB(i, j, rgb); } } for (int i = 0; i < templateImageData.length; i++) { for (int j = 0; j < templateImageData[0].length - 5; j++) { int rgb = templateImage.getRGB(i, j); //对源文件备份图像(x+i,y+j)坐标点进行透明处理 if (rgb != 16777215 && rgb <= 0) { int rgb_ori = oriCopyImage.getRGB(x + i, y + j); int r = (0xff & rgb_ori); int g = (0xff & (rgb_ori >> 8)); int b = (0xff & (rgb_ori >> 16)); rgb_ori = r + (g << 8) + (b << 16) + (150 << 24); oriCopyImage.setRGB(x + i, y + j, rgb_ori); } else { //do nothing } } } //新建流 ByteArrayOutputStream os = new ByteArrayOutputStream(); //利用ImageIO类提供的write方法，将bi以png图片的数据模式写入流 ImageIO.write(oriCopyImage, "png", os); //从流中获取数据数组 return os.toByteArray(); } /** * 根据模板图片抠图 * @param oriImage 原始图片 * @param templateImage 模板图片 * @return 扣了图片之后的原始图片 */ private static BufferedImage dealCutPictureByTemplate(BufferedImage oriImage, BufferedImage templateImage, BufferedImage targetImage) throws Exception { // 源文件图像矩阵 int[][] oriImageData = getData(oriImage); // 模板图像矩阵 int[][] templateImageData = getData(templateImage); // 模板图像宽度 for (int i = 0; i < templateImageData.length; i++) { // 模板图片高度 for (int j = 0; j < templateImageData[0].length; j++) { // 如果模板图像当前像素点不是白色 copy源文件信息到目标图片中 int rgb = templateImageData[i][j]; if (rgb != 16777215 && rgb <= 0) { targetImage.setRGB(i, j, oriImageData[i][j]); } } } return targetImage; } /** * 获取目标区域 * @param x 随机切图坐标x轴位置 * @param y 随机切图坐标y轴位置 * @param targetWidth 切图后目标宽度 * @param targetHeight 切图后目标高度 * @param ois 源文件输入流 * @return 返回目标区域 * @throws Exception 异常 */ private static BufferedImage getTargetArea(int x, int y, int targetWidth, int targetHeight, InputStream ois, String fileType) throws Exception { Iterator imageReaderList = ImageIO.getImageReadersByFormatName(fileType); ImageReader imageReader = imageReaderList.next(); // 获取图片流 ImageInputStream iis = ImageIO.createImageInputStream(ois); // 输入源中的图像将只按顺序读取 imageReader.setInput(iis, true); ImageReadParam param = imageReader.getDefaultReadParam(); Rectangle rec = new Rectangle(x, y, targetWidth, targetHeight); param.setSourceRegion(rec); return imageReader.read(0, param); } /** * 生成图像矩阵 * @param bufferedImage 图片流 * @return 图像矩阵 */ private static int[][] getData(BufferedImage bufferedImage){ int[][] data = new int[bufferedImage.getWidth()][bufferedImage.getHeight()]; for (int i = 0; i < bufferedImage.getWidth(); i++) { for (int j = 0; j < bufferedImage.getHeight(); j++) { data[i][j] = bufferedImage.getRGB(i, j); } } return data; } /** * 随机生成抠图坐标 */ private static void generateCutoutCoordinates() { Random random = new Random(); // ORI_WIDTH：590 ORI_HEIGHT：360 // WIDTH：93 HEIGHT：360 int widthDifference = ORI_WIDTH - WIDTH; int heightDifference = ORI_HEIGHT - HEIGHT; if (widthDifference <= 0) { X = 5; } else { X = random.nextInt(ORI_WIDTH - 3*WIDTH) + 2*WIDTH + 5; } if (heightDifference <= 0) { Y = 5; } else { Y = random.nextInt(ORI_HEIGHT - HEIGHT) + 5; } NumberFormat numberFormat = NumberFormat.getInstance(); numberFormat.setMaximumFractionDigits(2); }}

有了工具类，就可以开始生成图片内容了，我这边直接在Spring的控制器生成内容并返回

@RequestMapping("createImgValidate")@ResponseBody public Message createImgValidate(SmsVerificationCodeVo vo){ try { Integer templateNum = new Random().nextInt(4) + 1; Integer targetNum = new Random().nextInt(20) + 1; File templateFile = ResourceUtils.getFile("classpath:static/images/validate/template/"+templateNum+".png"); File targetFile = ResourceUtils.getFile("classpath:static/images/validate/target/"+targetNum+".jpg"); Map pictureMap = VerifyImageUtil.pictureTemplatesCut(templateFile, targetFile, ConstString.IMAGE_TYPE_PNG,ConstString.IMAGE_TYPE_JPG); // 将生成的偏移位置信息设置到redis中 String key = ConstString.WEB_VALID_IMAGE_PREFIX + vo.getTelephone(); boolean verified = redisUtil.exists(key); if(verified){ redisUtil.del(key); } redisUtil.set(key,(VerifyImageUtil.getX()+67)+"",SmsUtil.VALID_IMAGE_TIMEOUT); return ResponseUtil.success(pictureMap); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return ResponseUtil.info(ResponseEnum.BUSINESS_ERROR); } }

基本的逻辑是从静态资源中随机加载一张target图片和一张template图片，放到图片处理工具中，处理并返回我们需要的两张图片，生成图片以后，就可以直接返回这个Map了，它会以base64的方式返回到浏览器端。在这里，偏移的位置信息属于敏感内容，它会参与前台传入偏移量的对比校验，所以我这里存到了redis中，返回的内容也就是Map，只不过我用了一个自定义的返回辅助方法(有兴趣的人也可以找我要这些辅助工具)。

二、前端展示图片

首先还是需要在Spring Boot对应的控制器中，加入生成视图的代码(我做图片滑动验证主要为了在发送手机验证码之前做校验，所以有一个手机号的参数)。

/** * 跳转到图片验证界面 * @return 图片验证界面 */ @RequestMapping("imgValidate") public String toImgValidate(ModelMap map, String telephone){ map.addAttribute("telephone",telephone); return "component/imageValidate"; }

之后便是我们的HTML页码代码：imageValidate.html

图片验证

拖动滑块完成拼图

然后是对应的JS逻辑代码：imageValidate.js。之前说过后台返回的图片是转成base64了的，所以我们在生成图片的时候，直接在img标签的src内容前加入data:image/png;base64,即可，注意又一个英文逗号。

最后是css样式代码：imageValidate.css

body{ overflow: hidden;}#container{ width: 100%;}.fontDiv{ margin: 16px 0;}.dragFont{ font-size: 16px; color: dodgerblue;}.imageDiv{ width: 590px; height: 360px; margin: 20px auto 0 auto; position: relative;}.resultDiv{ margin: 10px 20px;}#validateImage{ border-radius: 4px;}#slideImage{ position: absolute; top: 5px; left: 0;}#sliderOuter{ width: 590px; height: 40px; margin: 12px auto; border-radius: 20px; box-shadow: 0 0 10px 5px darkgrey; display: flex; align-items: center; justify-content: center; position: relative;}#dragDiv{ width: 100%; height: 40px; position: absolute; font-size: 16px; color: dodgerblue; text-align: center; line-height: 40px; -webkit-user-select: none; -moz-user-select: none; -ms-user-select: none; user-select: none;}#sliderInner{ width: 94px; height: 40px; border-radius: 20px; font-size: 2rem; background-color: #28a745; cursor: pointer; position: absolute; left: 0;}#sliderInner i{ position: relative; top: -2px; left: 36px; color: white;}.coverIcon{ width: 100%; height: 100%; position: absolute; top: 0;}

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